近日，在剛剛落幕的IWSLT（International Workshop on Spoken Language Translation）國際頂級口語機器翻譯評測大賽上，搜狗擊敗訊飛、阿里巴巴， APPTEK（美國應用科技公司）、AFRL（美國空軍研究實驗室）以及KIT(德國卡爾斯魯厄理工學院)等國際國內多個強勁對手，一舉奪得了2018年IWSLT大賽Baseline Model(基線模型)賽道冠軍，代表中國向世界彰顯了AI領域的技術硬實力！
表1 IWSLT大賽Baseline Model賽道最終結果
--取自IWSLT官方公布結果：https://workshop2018.iwslt.org/downloads/Proceedings_IWSLT_2018.pdf
這是搜狗繼WMT 2017機器翻譯頂級評測大賽奪冠之後，所摘得的又一翻譯領域的技術桂冠。短期內連續登頂世界第一的位置，充分證明了搜狗在翻譯行業特別是口語翻譯領域已位居領先地位。
IWSLT是國際最具影響力的口語機器翻譯評測比賽，從2004年開始已經舉辦了15屆。每屆比賽都吸引了世界各地機器翻譯領域的知名企業和研究機構參與，本屆比賽吸引了訊飛、阿里巴巴等國內公司，愛爾蘭ADAPT中心，美國約翰霍普金斯大學，德國卡爾斯魯厄理工學院，芬蘭赫爾辛基大學，英國愛丁堡大學，美國AppTek公司等多家國際知名大學、研究機構和公司參加。
表2 IWSLT2018大賽參賽情況
--取自IWSLT官方公布結果：https://workshop2018.iwslt.org/downloads/Proceedings_IWSLT_2018.pdf
本屆IWSLT 2018的口語機器翻譯任務主要評測基於指定數據集從英語到德語的語音翻譯能力，共分為Baseline Model(基線模型賽道)和End-to-End(端到端賽道)兩個賽道，其中Baseline Model賽道主要評測語音翻譯的流水線方案，輸入語音先通過語音識別系統得到語音識別結果，之後將結果送入機器翻譯系統獲得譯文，這也是業內最主流、效果最好的語音翻譯解決方案，市場上商用機器同傳、翻譯機等語音翻譯類產品幾乎都採用了類似的方法；End-to-End則是本次評測新增設的賽道，主要鼓勵參賽方探索基於神經網絡的端到端語音翻譯解決方案，希望能夠輸入語音，基於深度神經網絡模型直接輸出譯文，這種方法目前仍處於早期研究階段，受制於語音-文本平行語料難以大規模採集、算法研究不成熟等因素的限制，距離商用仍存在較大距離。本次評測中，在訓練集、測試集相同的情況下，Baseline Model賽道最好的系統取得了28.09的BLEU(機器翻譯質量評價指標，值越大代表翻譯質量越好)，而End-to-End賽道最好的系統僅取得了19.4的BLEU，較Baseline Model賽道相差8.69個BLEU，差距非常明顯，也證明了Baseline Model賽道評測的算法仍是目前最可行和實用的解決方案。
搜狗本次參加的是Baseline Model賽道的評測，並取得了第一名的好成績。評測任務面向TED演講和大會學術報告場景，測試集包括來自英國、歐洲、印度等各個國家的英語演講者，存在噪聲、口音、自由表達等複雜語音現象，同時語言中存在大量領域專有名詞和口語化的表達(如：大量語氣詞、錯誤語法表達等)，具有極強的實戰意義和挑戰性。最終，搜狗提交的系統BLEU值達到28.09，領先排名第二的科大訊飛1.6個BLEU，證明了搜狗在口語機器翻譯領域強大的實力。
搜狗的AI戰略藍圖之中，語言是最核心的重頭戲。一直以來，搜狗都堅持著「自然交互+知識計算」的人工智慧核心方向，並持續深耕技術，推動技術向產品的快速轉化，2016年，搜狗發布了自有人機互動解決方案-知音引擎。擁有充足真實語料數據優勢的搜狗，將語音識別與機器翻譯技術相結合，並在2016年推出了全球首款商用AI同傳系統-搜狗同傳，引領了語音翻譯技術的普及與應用。通過數百場的國際會議「實戰」，搜狗同傳獲得了無數媒體和觀眾的好評，成為當下炙手可熱的「AI字幕君」。
與此同時，搜狗也推出了一系列的智能硬體，將語音翻譯技術應用到了更廣闊的場景之中，幫助用戶打破了跨國交流時的語言困境。2018年3月，搜狗推出了搜狗旅行翻譯寶，具備離線翻譯功能與拍照翻譯功能，讓馬化騰都為之心動，在朋友圈裡大打廣告。作為首款智能翻譯硬體，它支持42種語言對話翻譯，解決了旅遊場景中用戶聽不懂、看不懂、不會說等真實痛點。該項產品在京東平臺首發當日即告售罄，首日銷售額破千萬。與此同時，搜狗還推出了錄音翻譯筆，提供錄音轉寫、對話翻譯、同聲傳譯等功能，把AI同傳落地到了消費級產品之中，開拓了語音翻譯的新航道。
眾所周知，人工智慧是未來科技的風向標。通過這次在IWSLT比賽中的優秀成績，可以看到以搜狗為代表的國產科技巨頭企業，已表現出了引領行業的技術硬實力。
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